147892 (594423), страница 6

Файл №594423 147892 (Розробка, дослідження системи керування на основі нейронної мережі) 6 страница147892 (594423) страница 62016-07-30СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 6)

У цьому випадку сигнал DU на виході нейроконтролера - нечітка змінна, а змінні ZE, PS і NS є множиною MF функції приналежності.

Рис. 3.2. Вигляд функцій приналежності.

На рис. 3.2 множину функцій приналежності представлено у виді трикутних функцій.

Формування вихідного сигналу нейроконтролером здійснюється на основі декількох окремих нечітких правил. На рис. 3.3 приведена ілюстрація принципу формування сигналу керування DU на основі двох правил з використанням методу Мамдані [21]:

Правило 1: Якщо E = ZE і CE = NS, то DU = NS.

Правило 2: Якщо E = PS і CE = NS, то DU = ZE,

де DU - вихідний сигнал нейроконтролера.

Для даної бази правил керуючої системи, нечіткий контролер обчислює багатозначний керуючий вплив для специфічних значень вхідних перемінних. У [21] описані кілька правил для одержання керуючого впливу, але найбільше часто використовується правило типу "МАКСИМУМ-МІНІМУМ". На рис. 3.3 показаний принцип формування сигналів керування на основі двох правил.

Рис. 3.3. Принцип роботи контролера швидкості на основі двох правил.

Вихідна функція приналежності кожного правила визначається оператором "МІНІМУМ", а формування нечіткого виходу виконується оператором "МАКСИМУМ".

Оскільки нечіткий нейроконтролер виконує функцію статичного нелінійного перетворення, то можна записати дії контролера у формі:

(3.5)

де і - нелінійні коефіцієнти.

З урахуванням процесу інтегрування за допомогою блоку БІ (див. рис. 3.1) одержуємо середнє значення сигналу U, пропорційне току завдання відповідно до виразів:

(3.6)

чи

, (3.7)

що є формою запису нечіткого ПІ контролера з нелінійними коефіцієнтами. Подібним чином можна записати алгоритм нечіткого контролера для П- і ПІД-контролеров.

Алгоритм для нечіткого П-контроллера:

Якщо Е = PS, то U = PB, (3.8)

де PB - велике позитивне число.

Чи можна записати:

U = KE, (3.9)

де K - нелінійний множник.

Алгоритм для нечіткого ПІД - контролера:

Якщо

Е = PS і CE = NS і E = PS, то DU = ZE, (3.10)

де E - похідна СЕ.

Керування може бути записане у формі:

. (3.11)

З урахуванням процесу інтегрування за допомогою блоку БІ (як і для ПІ-регулятора) одержуємо середнє значення сигналу U, пропорційного струму задавання відповідно до виразів:

(3.12)

чи

, (3.13)

тобто ПІД-контролер.

Нелінійні коефіцієнти, що адаптуються в процесі функціонування, у нечіткому контролері дозволяють стійко формувати сигнали керування при зміні параметрів системи в процесі функціонування.

Загальна структура нечіткої системи зі зворотним зв'язком приведений на рис. 3.4.

Рис. 3.4. Структура нечіткого контролера у системі керування зі зворотнім зв’язком.

Тут:

БП - база правил для нечіткого нейроконтролера;

ПНЛ - перехід до нечіткої логіки;

ПЧЛ - повернення до чітких значень;

БД - база даних;

РП - регульований пристрій,

БОПП - блок обчислення помилки і її похідної,

БЗП - блок застосування правил.

Сигнали помилки E і зміни помилки CE перетворяться у відповідні сигнали у відносних одиницях e і ce шляхом розподілу на масштабні коефіцієнти, тобто : e=E/GE і ce=CE/GC. Аналогічно, вихідний контролюючий сигнал U обчислюється шляхом множення вихідного сигналу у відносних одиницях на масштабний коефіцієнт GU, тобто DU=duGU, з наступним його інтегруванням для одержання U.

Перевага нечіткого нейроконтролера при використанні відносних одиниць полягає в тому, що той самий керуючий алгоритм може бути використаний для всіх керованих об'єктів одного типу. Масштабні коефіцієнти можуть бути задані як константи чи бути програмованими; програмовані масштабні коефіцієнти можуть контролювати чутливість.

Результати моделювання системи керування електроприводом, що містить тягові асинхронні двигуни з використанням стандартного ПІ регулятора і побудованого з використанням нечіткої логіки в середовищі MATLAB приведені в розділі 4.

3.2 Вибір функцій приналежності нечітких змінних при розробці нечіткого регулятора на основі нейроконтролера в системі керування електроприводом змінного струму

В останні роки в теорії автоматичного керування з'явився напрямок, пов'язаний з методами нечіткої логіки, що дозволяють будувати цифрові регулятори, які забезпечують гранично високу швидкодію систем керування. Однак залишається відкритим питання вибору функцій приналежності для нечітких змінних, що описують функціонування регулятора. Тому доцільно провести порівняльний аналіз різних функцій приналежності і їхній вплив на роботу проектованого регулятора.

Узагальнена структура системи векторного керування тяговим двигуном електропривода змінного струму дизель-потяга з використанням нечіткого контролера по кутовій швидкості двигуна [29] приведена на рис. 3.4.

Сигнали помилки і похідної помилки перетворюються блоками GE-1 і GC-1 у відповідні сигнали у відносних одиницях e і ce шляхом ділення на масштабні коефіцієнти. Аналогічно, вихідний керуючий сигнал u обчислюється шляхом множення вихідного сигналу у відносних одиницях du на масштабний коефіцієнт GU, з наступним його інтегруванням блоком БІ для одержання u.

У якості нечітких перемінних розглядаються наступні:

Е - сигнал помилки по кутовій швидкості, що може приймати значення: {Z1 - нульовий сигнал помилки; NS1 - невеликий негативний; NM1 - середній негативний; NB1 - великий негативний; PS1 - невеликий позитивний; РM1 - середній позитивний; РB1 - великий позитивний};

СЕ - сигнал помилки по похідній кутовій швидкості; {Z2 - нульовий сигнал по похідної помилки; NS2 - невеликий негативний; NM2 - середній негативний; NB2 - великий негативний; PS2 - невеликий позитивний; РM2 - середній позитивний; РB2 - великий позитивний};

DU - сигнал нечіткого керування, {Z3 - нульовий сигнал керування; NVS3 - дуже малий негативний; NS3 - невеликий негативний; NM3 - середній негативний; NB3 - великий негативний; PVS3 - дуже малий позитивний; РS3 - невеликий позитивний; РM3 - середній позитивний; РB3 - великий позитивний}.

Формування нечіткого висновку нейроконтролером здійснюється на підставі нечітких правил, приведених у таблиці 3.1:

Таблиця 3.1.

E

CE

NB1

NM1

NS1

Z1

PS1

PM1

PB1

NB2

NB3

NB3

NB3

NM3

NS3

NVS3

Z3

NM2

NB3

NB3

NM3

NS3

NVS3

Z3

PVS3

NS2

NB3

NM3

NS3

NVS3

Z3

PVS3

PS3

Z2

NM3

NS3

NVS3

Z3

PVS3

PS3

PM3

PS2

NS3

NVS3

Z3

PVS3

PS3

PM3

PB3

PM2

NVS3

Z3

PVS3

PS3

PM3

PB3

PB3

PB2

Z3

PVS3

PS3

PM3

PB3

PB3

PB3

Правила формуються в такий спосіб:

1. якщо Е = NB1 і СE = NB2, то DU = NB3,

2. якщо Е = NM1 і СE = NB2, то DU = NB3 і т.д.

Областю визначення всіх нечітких перемінних є інтервал [-1, 1] відносних значень відповідно сигналів помилки по кутовій швидкості, по похідній кутовій швидкості і по сигналі керування. Як форми функцій приналежності нечітких лінгвістичних перемінних Е, СЕ, DU розглядалися форми, приведені на рис. 3.5.

Рис. 3.5. Форми функцій приналежності.

Експерименти проводилися для різних варіантів завдання форм функцій приналежності як вхідних так і вихідний нечітких перемінних.

Спочатку обиралися однотипні форми функцій приналежності (для входу і виходу). При цьому отримали, що якщо функції приналежності описувалися формами а) - в) і е), то нечіткий нейроконтролер функціонував практично однаково, тільки якщо використовувалися функції вигляду в) (трапеціїдальні), одержали деяке перерегулювання в порівнянні з функціями вигляду б).

На рис. 3.6 приведені результати для випадку використання функцій б) і в).

Характеристики

Тип файла
Документ
Размер
45,11 Mb
Предмет
Учебное заведение
Неизвестно

Список файлов ВКР

Свежие статьи
Популярно сейчас
А знаете ли Вы, что из года в год задания практически не меняются? Математика, преподаваемая в учебных заведениях, никак не менялась минимум 30 лет. Найдите нужный учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6376
Авторов
на СтудИзбе
309
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее